RAMDeck: il nuovo hub per potenziare la RAM domestica in crowdfunding
Scopri RAMDeck, l'hub innovativo in crowdfunding che aggrega la RAM di più dispositivi per eseguire modelli di intelligenza artificiale.
In Breve
- Cos'è RAMDeck?
- RAMDeck è un hub in crowdfunding che aggrega la RAM di più dispositivi per eseguire modelli di intelligenza artificiale.
- Qual è il prezzo di RAMDeck?
- Il prezzo early-bird di RAMDeck è di 109 dollari.
- Quando termina la campagna di crowdfunding?
- La campagna di crowdfunding per RAMDeck termina l'8 novembre 2026.
RAMDeck è un hub a basso consumo attualmente in crowdfunding su Indiegogo, con un prezzo early-bird di 109 dollari. La campagna, che ha un obiettivo di finanziamento fisso di 10.000 dollari, terminerà l’8 novembre 2026. Questo dispositivo è progettato per aggregare la memoria RAM presente in PC Windows, Mac, Linux e telefoni Android all’interno di una rete domestica, consentendo l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale troppo grandi per un singolo dispositivo.
Il progetto si colloca in un contesto di crescente interesse per l’intelligenza artificiale e per la necessità di risorse computazionali sempre più elevate. Infatti, i prezzi della memoria DDR5 hanno visto un aumento significativo, arrivando a costare circa cinque volte di più rispetto a metà 2025. RAMDeck non combina la memoria a livello hardware; piuttosto, i pesi di un modello vengono distribuiti tra le macchine, con ciascuna che mantiene la propria porzione di memoria locale e trasferisce solo i risultati intermedi attraverso la rete durante la generazione dei token.
L’infrastruttura software di RAMDeck si basa sull’RPC di llama.cpp: un agente nodo avvia il server ggml RPC su ogni dispositivo partecipante, mentre il coordinamento avviene tramite un protocollo standard. Un elemento chiave del progetto è l’orchestrazione fornita da TradeMAV, che include la scoperta automatica dei nodi, il posizionamento dei layer privilegiando GPU veloci rispetto alla RAM di sistema più lenta, la gestione dei guasti, una dashboard e un’API compatibile con OpenAI.
Le specifiche hardware dell’hub non sono state rese pubbliche, inclusi dettagli su processore, memoria, porte e consumo energetico. Tuttavia, la documentazione suggerisce che chi è a proprio agio con script da terminale può optare per una soluzione fai-da-te gratuita. Esistono già alternative software operative per il pooling e l’orchestrazione su dispositivi eterogenei, mentre sul mercato commerciale sono disponibili soluzioni di clustering ad alte prestazioni che sfruttano interconnessioni come Thunderbolt 5 con RDMA.
TradeMAV avverte che il pooling della memoria comporta un compromesso tra velocità e capacità, raccomandando l’acquisto di GPU con maggiore VRAM per chi cerca prestazioni elevate. I benchmark pubblicati mostrano che le configurazioni più veloci utilizzano un mini PC con RTX 3060 e modelli mixture-of-experts che attivano circa 3 miliardi di parametri per token. Ad esempio, sono stati registrati 39 token/s per Qwen3-Coder 30B su una coppia di mini PC Beelink e Mac mini M4, e 16 token/s per una variante 40B REAP di Qwen3-Coder-Next. Un modello 7B ha raggiunto 43 token/s eseguendo esclusivamente sulla 3060.
I modelli più densi, tuttavia, mostrano prestazioni significativamente inferiori: un modello 27B denso ha reso solo 1,92 token/s su quattro dispositivi, mentre gpt-oss-120b ha segnato 1,37 token/s su un cluster di sei macchine. Un modello 120B su cinque macchine ha impiegato circa sette minuti per l’inizializzazione, raggiungendo poi 3,1 token/s. Questi risultati dimostrano che, sebbene il pooling possa prevenire crash per esaurimento di memoria, le prestazioni rimangono inferiori rispetto a configurazioni con GPU ad alta VRAM.
In sintesi, l’engine sottostante di RAMDeck è un software gratuito già disponibile, mentre l’hub mira a semplificare l’orchestrazione multi-dispositivo. Tuttavia, mancano dettagli hardware e le misurazioni pubblicate evidenziano limiti di prestazioni per modelli densi. Per chi desidera sperimentare, è possibile provare le modalità RPC di llama.cpp o soluzioni open source simili senza costi. Per chi preferisce la comodità, l’acquisto dell’hub in preordine a 109 dollari comporta i rischi tipici delle campagne di crowdfunding, che possono includere ritardi, cambiamenti o mancata consegna.
